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基于極化碼的分布式信源編解碼系統(tǒng)的FPGA設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

為解決在終端資源受限的場景下難以進行壓縮編碼的問題，在FPGA平臺上設(shè)計了一種基于極化碼的分布式信源編解碼系統(tǒng)。系統(tǒng)在反饋機制下通過刪除部分極化碼校驗比特實現(xiàn)了碼率自適應(yīng)傳輸。最后采用Verilog硬件描述語言在Xilinx公司的Virtex-7系列開發(fā)板上進行硬件設(shè)計及系統(tǒng)實現(xiàn)。測試結(jié)果表明，采用時鐘頻率為200 MHz的情況下，系統(tǒng)的吞吐率可達到919 kb/s。

發(fā)表于：10/19/2021 2:39:20 PM

智能車控制的數(shù)顯儀表識別技術(shù)研究[其他][其他]

在工業(yè)現(xiàn)場中，通過移動機器人自主巡檢與讀表的應(yīng)用越來越廣泛。數(shù)顯儀表的讀數(shù)受到光照、對焦和場景等因素的影響，存在識別精度低的問題。針對上述問題，提出了融合感知與控制的數(shù)顯儀表識別機制，首先使用圖像目標檢測網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)顯儀表，標出目標區(qū)域。隨后設(shè)計基于圖像反饋的智能車控制策略，以此抑制模糊對焦的影響。再使用改進的自動色彩均衡(ACE)算法對基于色彩膨脹切割的數(shù)字塊進行圖像色彩增強。最后通過卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CRNN)進行實時儀表數(shù)字識別。通過實驗驗證了所設(shè)計技術(shù)的性能，證明了方法的可行性和有效性。

發(fā)表于：10/19/2021 2:33:42 PM

基于LSTM-ARIMA組合模型的區(qū)域短期用電量預(yù)測[其他][其他]

用電數(shù)據(jù)具有不平穩(wěn)、非線性的特點，為了提升對用電數(shù)據(jù)的擬合精度，增強預(yù)測能力，基于序列預(yù)測與殘差修正的思想提出通過長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM)對用電量序列進行預(yù)測，真實值與預(yù)測值所構(gòu)成的差值即殘差用差分自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA)進行殘差修正，將LSTM的預(yù)測值與ARIMA的殘差修正值進行重構(gòu)得到最終的預(yù)測值。最后利用廣東省佛山市某工業(yè)園區(qū)的用電數(shù)據(jù)對組合模型進行驗證，實驗結(jié)果顯示該模型的預(yù)測精度與預(yù)測穩(wěn)定性均優(yōu)于其他模型，取得了良好的預(yù)測效果。

發(fā)表于：10/19/2021 2:29:03 PM

基于GrabCut的改進分割算法[其他][其他]

針對GrabCut算法對于特征不明顯、紋理復(fù)雜的圖像分割效果不理想，且需要用戶交互的問題，提出一種基于GrabCut的改進分割算法。首先，運用圖像增強，對特征不明顯的圖像進行改善，提高圖像質(zhì)量；然后，利用YOLOv4網(wǎng)絡(luò)對圖像進行目標檢測，獲取前景目標所在矩形框位置，從而減少用戶操作；其次，在高斯混合模型(GMM)中加入圖像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)提取的像素紋理特征信息，優(yōu)化高斯混合模型參數(shù)，改進GrabCut算法，實現(xiàn)圖像優(yōu)化分割；最后，將分割圖像掩膜與原始圖像結(jié)合，得到原始圖像。實驗結(jié)果表明，對特征不明顯、紋理信息復(fù)雜的圖像，該算法分割效果更優(yōu)。

發(fā)表于：10/19/2021 2:21:21 PM

漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境威脅態(tài)勢分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在多項確定性和不確定性影響因素，各項因素對整體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響程度不同，通過研究多項網(wǎng)絡(luò)影響因素作用下的網(wǎng)絡(luò)威脅評估方法，可準確識別網(wǎng)絡(luò)環(huán)境態(tài)勢與潛在的發(fā)展趨勢。以漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理日志數(shù)據(jù)為研究對象，構(gòu)建基于集對分析理論的多因素網(wǎng)絡(luò)環(huán)境威脅綜合評估模型，通過集對勢、偏聯(lián)系數(shù)計算，分析了系統(tǒng)在攻擊流量、威脅等級、相關(guān)度等方面的表現(xiàn)。評估模型提供了系統(tǒng)整體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及各項影響因素的威脅態(tài)勢和潛在發(fā)展趨勢，為漁政管理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全運維工作提供指導(dǎo)建議，也為信息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)威脅情報的分析和應(yīng)用提供了研究思路。

發(fā)表于：10/19/2021 2:17:15 PM

基于DDoS攻擊關(guān)聯(lián)化變權(quán)評估算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)攻擊時刻發(fā)生在人們的日常生活中，威脅著網(wǎng)絡(luò)用戶的信息安全。從拒絕服務(wù)出發(fā)，結(jié)合D數(shù)理論和變權(quán)方法，提出了基于DDoS攻擊關(guān)聯(lián)化變權(quán)評估算法。該算法從指標權(quán)重的確定和指標之間的關(guān)聯(lián)度兩個方面考慮，首先基于變權(quán)理論改善在不同場景下固定權(quán)重所帶來的不確定性，同時利用D數(shù)理論加強數(shù)據(jù)的準確量化。其次，分別從指標數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)度和指標數(shù)據(jù)、指標元素之間關(guān)聯(lián)度兩個方面考慮，確定指標之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，保證了指標體系的合理性。最后，通過性能和效能仿真實驗對算法進行了驗證，實驗結(jié)果表明，該算法在不犧牲時間復(fù)雜度情況下提升了準確性和有效性。

發(fā)表于：10/19/2021 2:04:42 PM

基于BiGRU-Attention模型的新冠疫苗接種情感傾向性分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][醫(yī)療電子]

新冠疫苗接種在全國如火如荼開展。通過網(wǎng)絡(luò)評論分析群眾對于接種新冠疫苗的情感傾向性，對于推進新冠疫苗接種工作具有重要意義。對傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行改進，將雙向GRU與Attention并行作用于文本向量，分析新冠疫苗接種的情感傾向性。實驗證明，相比于傳統(tǒng)模型，該模型效率有一定的提高，實驗方法對于新冠疫苗接種意向分析具有一定價值。

發(fā)表于：10/19/2021 1:58:29 PM

網(wǎng)絡(luò)空間測繪系統(tǒng)分類及應(yīng)用綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：10/19/2021 1:53:54 PM

面向微服務(wù)架構(gòu)的軟件系統(tǒng)韌性增強技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

軟件系統(tǒng)韌性是系統(tǒng)在面對被動故障和主動攻擊等挑戰(zhàn)時提供和維持可接受的服務(wù)水平的能力，被認為是未來互聯(lián)網(wǎng)的基本設(shè)計屬性。面對現(xiàn)有補丁式防御手段存在的缺陷，如何增強軟件系統(tǒng)的韌性能力引起了安全領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注。結(jié)合軟件系統(tǒng)微服務(wù)化的發(fā)展趨勢，對微服務(wù)架構(gòu)下軟件系統(tǒng)韌性增強技術(shù)的研究現(xiàn)狀進行了歸納分析，從冗余及多樣性、服務(wù)編排、負載均衡、資源擴展以及服務(wù)遷移等方面分析了軟件系統(tǒng)韌性增強技術(shù)的研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)分析了現(xiàn)有研究存在的問題，并展望了未來的發(fā)展方向和面臨的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：10/19/2021 1:43:00 PM

輻射源識別技術(shù)發(fā)展研究[其他][其他]

輻射源識別作為電子偵察的一個重要研究方向，有著廣闊的前景與應(yīng)用意義。對國內(nèi)外輻射源識別研究成果進行梳理，基于通信設(shè)備與信號類型對輻射源識別進行分類，其次針對輻射源識別特征提取方法進行歸納總結(jié)，最后對輻射源識別研究現(xiàn)有問題進行分析。

發(fā)表于：10/19/2021 1:14:00 PM